Please use this identifier to cite or link to this item: http://openarchive.nure.ua/handle/document/863
Title: Проблемы компрессии данных большого объема в условиях неопределенности с целью выявления локальных особенностей
Authors: Винокурова, Е. А.
Keywords: сжатие данных большого объема
вэйвлет-нейро-компрессор
нестационарные временные ряды
mass data compression
authentication
non-stationary time series
Issue Date: 2012
Publisher: ХНУРЭ
Citation: Винокурова, Е. А. Проблемы компрессии данных большого объема в условиях неопределенности с целью выявления локальных особенностей / Е. А. Винокурова // Прикладная радиоэлектроника : науч.-техн. журн. – Х. : ХНУРЭ, 2012. – Т. 11, № 2. – С. 250–254.
Abstract: Предложено архитектуру и алгоритм обучения всех параметров вэйвлет-нейро-компрессора данных большого объема в условиях неопределенности с целью выявления локальных особенностей данных. Вэйвлет-нейро-компрессор позволяет сжимать не только данные, поданные в виде таблиц “объект-свойство”, но и нестационарные нелинейные временные ряды в on-line режиме. Предложенный подход может быть использован для решения задач интеллектуальной обработки сигналов произвольной природы и в задачах аутентификации пользователей по их биометрическому образу. An architecture and all parameters learning algorithm of a wavelet-neuro-compressor of mass data to detect local features under uncertainty conditions are proposed. The wavelet-neuro-compressor allows to compress not only data in an “object-property” table but non-stationary nonlinear time series in the on-line mode. The proposed approach can be used for solving of different problems of intelligent signal processing and in the tasks of authenticating users by their biometric image.
URI: http://openarchive.nure.ua/handle/document/863
Appears in Collections:Прикладная радиоэлектроника

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
25.pdf844.47 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.